近日，國(guó)內(nèi)量化私募念空科技向國(guó)際頂會(huì)NIPS(Neural Information Processing Systems，神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)）投遞了與上海交大計(jì)算機(jī)學(xué)院合作的大模型研究論文。5月20日，該投遞論文網(wǎng)址鏈接公布。

　　業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，此舉顯示了中國(guó)金融科技不止于應(yīng)用落地，還具備一定的底層創(chuàng)新能力。

　　在同等訓(xùn)練量下，幫助大模型變得更聰明

　　資料顯示，成立于2015年的念空科技，是市場(chǎng)上較早將人工智能（AI）應(yīng)用于金融領(lǐng)域的量化私募，其機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用覆蓋期貨、股票等。2019年，公司幾乎全部轉(zhuǎn)向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，2020年起，公司在此基礎(chǔ)上搭建全流程投研平臺(tái)，次年管理規(guī)模突破百億元。

　　2023年，OpenAI的ChatGPT橫空出世。在念空科技創(chuàng)始人王嘯看來(lái)，大模型的出現(xiàn)為量化行業(yè)提供了一個(gè)全新的算法工具，但ChatGPT使用成本較高、使用權(quán)限較低，很難進(jìn)行大規(guī)模訓(xùn)練。

　　今年，DeepSeek因其開源的特征打破多種限制，實(shí)現(xiàn)“智能平權(quán)”，同時(shí)讓世人看到強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)大模型的推理能力至關(guān)重要。

　　念空科技所遞交的念空大模型論文的突破性成果在于，從人類的學(xué)習(xí)方法的經(jīng)驗(yàn)得到啟發(fā)，如果高頻的在少量刷題和小測(cè)試經(jīng)驗(yàn)總結(jié)之間切換，可能更有利于學(xué)習(xí)成績(jī)（推理能力）的提高，設(shè)計(jì)了一種step by step切換監(jiān)督微調(diào)（sft）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（rl）的訓(xùn)練方法。

　　最終實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在三個(gè)不同的公開數(shù)據(jù)集上，念空科技提出的新的訓(xùn)練框架明顯優(yōu)于單獨(dú)的sft、單獨(dú)的rl以及簡(jiǎn)單混合sft和rl，證明提出的新的框架是當(dāng)下更優(yōu)的后訓(xùn)練方式。通俗的說(shuō)，念空的研究成果可以幫助大模型在同等訓(xùn)練量下變得更聰明。

　　設(shè)立全資公司探索AI技術(shù)邊界

　　與一般的金融機(jī)構(gòu)招聘不同，量化投資的門檻往往較高，通常是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、金融學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)的結(jié)合，通過(guò)挖掘海量數(shù)據(jù)（603138），尋找規(guī)律，做出預(yù)測(cè)，并使用這個(gè)規(guī)律進(jìn)行自動(dòng)的計(jì)算和決策，需要克服人性弱點(diǎn)。

　　據(jù)了解，對(duì)于核心人才的選擇，念空科技更愿意從零開始培養(yǎng)，公司團(tuán)隊(duì)70%—80%的AI工程師都是從高校實(shí)習(xí)生或是應(yīng)屆生招進(jìn)來(lái)，在幾個(gè)月的時(shí)間里，他們會(huì)使用公司的體系、規(guī)則，公司逐步就能判斷這個(gè)人是否適合念空科技。

　　值得一提的是，為了具體問(wèn)題的技術(shù)研究和模型優(yōu)化，王嘯在2025年成立了上海全頻思維人工智能科技有限公司（AllMind），專注于研究通用大語(yǔ)言模型（LLM）相關(guān)底層算法和工程技術(shù)。

　　據(jù)介紹，AllMind著眼于大模型的基礎(chǔ)學(xué)術(shù)研究和應(yīng)用，短期內(nèi)并不以盈利為目的。與念空科技主攻金融垂直場(chǎng)景不同，AllMind的定位為高質(zhì)量CoT數(shù)據(jù)生產(chǎn)方向的學(xué)術(shù)探索，主要研究方向?yàn)榇竽Ｐ偷讓蛹夹g(shù)研究和不限于金融場(chǎng)景的垂直應(yīng)用。